銀行におけるパーソナライゼーションの壁を打ち破る

銀行業界は繰り返し耳にするようになった。消費者はブランドに対して、シームレスで、関連性が高く、価値のある体験を期待するようになっているため、パーソナライゼーションは必要不可欠だということだ。フォレスター社の調査によると、顧客の61％は、満足のいくパーソナライズされた体験を提供しないブランドには二度と戻らない可能性が高いという。金融機関の5社中4社以上がパーソナライゼーションを明確な優先事項と認識している一方で、銀行顧客のうち、金融に関する意思決定においてパーソナライズされたアドバイスやガイダンスを受けているのはわずか21%に過ぎない。Synchronyのような注目すべき例外的なケースはいくつかあるものの、ほとんどの銀行は、パーソナライゼーションの恩恵を享受するために、業界全体に蔓延する課題を克服できていない。

この記事では、銀行のパーソナライゼーションにおける主な参入障壁に焦点を当て、簡素化された道筋がそもそも存在するのかという疑問に答えます。（ヒント：そうです、そしてそれは銀行がデジタル上で顧客と関わる方法を大きく変える可能性があります。）

ビジョンと実行のずれは、データ、内部リソース、コンプライアンスの細かな違い、および技術統合における課題に起因している。それでは、それぞれの課題について詳しく見ていきましょう。

データはパーソナライゼーションの原動力であり、ブランドが顧客の嗜好を理解し、関連性の高いコンテンツやオファーを提供することを可能にする。金融機関は、独自のデータセットを持つ多くの企業と同様に、技術スタックや分断されたチーム間でデータを共有し、効果的にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するための効率的な統合およびキュレーションプロセスが不足していることが多い。実際、銀行の80％は、収集するデータ量が膨大すぎて、それを顧客エンゲージメントシステムにシームレスに統合できないと報告している。

パーソナライゼーションを成功させるには、これらの強固なプロセスを管理し、チーム間の連携を図る専任の担当者が必要ですが、世界中の銀行の63%は、パーソナライゼーションに専念する主要な業務リソースを持たずに業務を行っていると回答しています。顧客獲得コストが上昇する世界において、ほとんどの銀行は、短期間で価値を生み出すこと以外にメリットのないプロジェクトに人員を割くことを正当化できない。

内部資源の不足：

人員確保が普遍的な課題であるのと同様に、採用もまた大きな課題である。実際、金融機関の42％が、効果的なパーソナライゼーションを実施する上で、内部リソースと従業員研修が最大の課題であると報告している。金融機関において、パーソナライゼーションプログラムを成功させるために必要な専門知識はまだ十分に確立されておらず、そのため銀行がこれらの人材を採用することはさらに困難でコストのかかるものとなっている。要件を完全に理解している候補者は高給で採用される一方、経験の浅いプログラム参加者にはより多くの研修時間と試行錯誤の機会が必要となる。

さらに、銀行のポートフォリオ中心の組織構造は、顧客がパーソナライズされたメールをクリックするかどうかよりも、プログラム全体が成功するようにすることに職員がより重点を置く傾向があることを意味する。他の機会が時間と注意を奪い合っているため、ほとんどの銀行はパーソナライゼーションの先進性を高めるための投資を行ってこなかった。

コンプライアンス上の課題：

とはいえ、専用プログラムにリソースを投資する銀行は、厳格な法的および規制上の要件を遵守するために必要な追加の時間と注意をすぐに受けることになる。金融機関の37％が、これらの要件がパーソナライゼーションにおける最大の課題だと回答している。パーソナライゼーションチームは、自社の戦略が現在の高度に複雑なデータ保護およびプライバシー法に準拠しているかどうかを常に検証するとともに、将来の要件を予測していく必要がある。

銀行がパーソナライゼーションを企業および全体的なデジタル戦略における明確かつ目に見える優先事項として位置付けている場合、その分野のニュアンスに対する理解がより深まるため、コンプライアンス上の課題に対処しやすくなる可能性がある。しかし、パーソナライゼーションが自社のDNAの一部であると回答した銀行はわずか29％にとどまっている。概して、銀行内の旧来のシステムや階層的な組織構造が、文化変革に必要な機敏で協調的なアプローチを阻害している。

統合の複雑さ：

こうした厳格な法的・規制上の要件は、そもそも銀行が適切なパーソナライゼーションソフトウェアを導入することを妨げている。銀行はしばしば旧式の技術に縛られている。銀行がより包括的なサービスの一環としてパーソナライゼーションを「有効化」できたとしても、既存のテクノロジーが、銀行顧客のライフサイクル全体を通して意図を分析・予測する専用の機械学習モデルを提供する可能性は低い。新しいテクノロジーを導入できる幸運な少数の銀行にとっても、コンプライアンス上の懸念から、それを既存のテクノロジースタックに接続することは困難な道のりであり、データ統合の問題を引き起こし、銀行がオムニチャネル体験を拡張することを妨げている。

銀行はこれまでパーソナライゼーションから締め出されてきたが、幸いなことに、パーソナライゼーションを実現するための簡略化された道筋は存在する。Personalization Breezeのようなハンズフリーソリューションを利用することで、銀行は顧客が好むメール、アプリ内メッセージ、プッシュ通知、モバイルコンテンツブロックなどのチャネルを通じて、顧客に合わせたメッセージやオファーを配信できます。これらのメッセージやオファーは、顧客がアプリを開いた時点で表示されるため、リアルタイムでの関連性が確保されます。彼らは以下の方法で、チームが上記の課題を克服できるよう支援します。

データに関する課題を回避する：パーソナライゼーションプロバイダーと提携することで、銀行は既存の社内データを活用する作業から解放されるだけでなく、自社の顧客基盤を超えた洞察やパターンも獲得できる。例えば、Personalization Breezeの予測支出分析機能は、数千もの発行会社にわたる数十億ドル相当の取引データを分析し、カード保有者が次にどこで支出する可能性が高いかを予測します。これらのAIモデルは、カード保有者の過去および予測される支出に基づいてターゲットを絞り込み、個々の顧客に合わせて特別に厳選されたインセンティブや特典を提供することで、関連性を高め、カードの利用額とエンゲージメントを最適化することができます。

リソースの増強：パーソナライゼーションプロバイダーがキャンペーンの実行を担うことで、銀行はコアビジネスに集中しながら、パーソナライゼーションのメリットも享受できる。さらに、Personalization Breezeのようなソリューションは、クリック率（CTR）、エンゲージメント、支出、取引件数、アクティブカード利用率など、主要なデジタルおよび支出に関するKPI全体にわたるキャンペーンパフォーマンスのモニタリングを提供します。さらに、これらの知見はプログラムの継続的な最適化や追加的なユースケースに関する推奨事項の提供に活用され、パーソナライゼーションからより大きな価値を引き出します。

コンプライアンスの維持：パーソナライゼーションソリューションは、GDPR以外のデータでトレーニングされたモデルを使用し、匿名化された顧客の同意を得た発行者データで微調整することで、プライバシーを維持しながらパーソナライゼーションを強化し、規制基準を遵守します。

統合上の問題を回避：専用に設計されたソリューションは最小限の実装で済むため、発行者は信頼できるプロバイダーを通じて新しいパーソナライゼーション技術を迅速に導入・統合できます。

適切なパーソナライゼーションソリューションへの投資を簡素化することで、銀行は顧客とのより深い関係構築、カード利用の最適化、そして絶えず変化する市場における競争優位性といった恩恵をより容易に享受できるようになる。

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